清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Oxonium ion scanning mass spectrometry for large-scale plasma glycoproteomics

氧离子 糖蛋白组学 糖基化 质谱法 糖肽 糖蛋白 化学 串联质谱法 转铁蛋白 血液蛋白质类 色谱法 离子 聚糖 生物化学 有机化学 抗生素
作者
Matthew White,Ludwig Sinn,D. Marc Jones,Joost de Folter,Simran Kaur Aulakh,Ziyue Wang,Helen Flynn,Lynn Krüger,Pinkus Tober-Lau,Vadim Demichev,Florian Kurth,Michael Mülleder,Véronique Blanchard,Christoph B. Messner,Markus Ralser
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
标识
DOI:10.1038/s41551-023-01067-5
摘要

Abstract Protein glycosylation, a complex and heterogeneous post-translational modification that is frequently dysregulated in disease, has been difficult to analyse at scale. Here we report a data-independent acquisition technique for the large-scale mass-spectrometric quantification of glycopeptides in plasma samples. The technique, which we named ‘OxoScan-MS’, identifies oxonium ions as glycopeptide fragments and exploits a sliding-quadrupole dimension to generate comprehensive and untargeted oxonium ion maps of precursor masses assigned to fragment ions from non-enriched plasma samples. By applying OxoScan-MS to quantify 1,002 glycopeptide features in the plasma glycoproteomes from patients with COVID-19 and healthy controls, we found that severe COVID-19 induces differential glycosylation in IgA, haptoglobin, transferrin and other disease-relevant plasma glycoproteins. OxoScan-MS may allow for the quantitative mapping of glycoproteomes at the scale of hundreds to thousands of samples.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
淀粉肠完成签到 ,获得积分10
4秒前
顾暖完成签到,获得积分10
7秒前
13秒前
冷傲凝琴完成签到,获得积分10
19秒前
22秒前
DaSheng发布了新的文献求助10
27秒前
32秒前
Ayn完成签到 ,获得积分10
40秒前
cdercder完成签到,获得积分0
43秒前
黎威完成签到,获得积分10
48秒前
oaoalaa完成签到 ,获得积分10
51秒前
活泼的海豚完成签到,获得积分10
56秒前
1分钟前
猫的毛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
xiehexin发布了新的文献求助10
1分钟前
zhilianghui0807完成签到 ,获得积分10
1分钟前
哈哈哈哈完成签到 ,获得积分10
1分钟前
差不多完成签到 ,获得积分10
1分钟前
龙猫爱看书完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Stella完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
33完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Stella完成签到,获得积分20
1分钟前
小米的稻田完成签到 ,获得积分10
2分钟前
NATURECATCHER完成签到,获得积分10
2分钟前
SYLH应助阔达的山晴采纳,获得10
2分钟前
西柚柠檬完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
大个应助科研通管家采纳,获得50
2分钟前
www完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wendydqw完成签到 ,获得积分10
3分钟前
ldy完成签到 ,获得积分10
3分钟前
WSY完成签到 ,获得积分10
3分钟前
MQ完成签到 ,获得积分10
3分钟前
小杨同学完成签到 ,获得积分10
3分钟前
狂野的雨灵完成签到,获得积分10
3分钟前
williamwzt完成签到,获得积分10
3分钟前
back you up完成签到 ,获得积分0
3分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736704
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280668
关于积分的说明 10020215
捐赠科研通 2997394
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644527
邀请新用户注册赠送积分活动 782060
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749656